长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...

本文根据时间维度的异质性将数据集分为三类:具备稳定模式、显著分布漂移和模式不明确的数据集。我们选取了三个代表性数据集——PEMS03、ETTh2和ExchangeRate,进行分析并展示了它们的原始时间序列。此外,我们通过t-SNE算法对数据进行降维,并使用核密度估计展示了训练集与测试集的分布:PEMS03(城市交通流量数据)具...

地大坤迪申请一种基于断层约束面的岩层属性分类方法专利,提高岩层...

本方法通过从勘查线剖面图和地质平面图中提取断层构造的空间特征和属性特征,转换为钻孔数据格式参与岩层属性分类,根据数据集的标记将数据集划分为上盘数据集、下盘数据集及不受断层影响的数据集,根据不同类型的数据集进行分别训练,提高岩层属性分类精度和对断层的表征效果。本发明能够为钻孔数据在数据集阶段直接实现对断层...

AI大模型技术层行业分析(三)万字解析

??在训练过程中,通常会将数据集分为训练集和验证集。训练集用于训练模型,验证集用于评估模型在未见过的数据上的性能,以便调整超参数和防止过拟合。??经过多次迭代训练,当模型在验证集上的性能达到满意程度时,训练过程结束。无监督特征:无监督学习的特点是不需要给数据进行标注,特征识别机器自主识别。好比一个...

入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...

每个数据集按6:2:2的比例划分为训练集、验证集和测试集,如下图所示。以下两张图分别为「验证和测试数据集」和「训练数据集」,其中,「验证和测试数据集」在ScribblePrompt模型训练期间为不可见状态。验证和测试数据集,所标注的3个数据集为完全测试所用的数据集训练数据集对于数据集的相对大小,研究团队...

高铁数据集分析:一项详细的铁路行业研究

而CRH380BJ-A则采用了CRH380CL的设计，实际上情况正好相反。此为CRH380BJ此为CRH380BJ-A成都天府机场站的招标工作已正式启动，工程预计持续约一年，计划建设12台22线，总建筑面积为12万平方米，站场将分南北两部分，各设6台11线。预计将与成都至宜宾高铁同时启用。#深度好文计划#...

SAM 2最新应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像...

数据集:分类设计,全面评估团队通过使用自动生成的掩码提示,在5个不同的医学图像分割数据集上进行实验,这些数据集分为两类:第一类旨在评估一般分割性能,团队选择了腹部多器官分割任务,选用BTCV数据集,包含12个解剖结构(www.e993.com)2024年11月3日。第二类旨在评估模型在不同成像模式中的泛化能力,研究人员使用REFUGE2数据集对眼底...

...Harvard FairSeg:第一个研究分割算法公平性的大型医疗分割数据集

我们将数据分为包含8,000个样本的训练集和包含2,000个样本的测试集。数据集的平均年龄为60.3±16.5岁。在该数据集中,包含了六个敏感属性,用于深入的公平性学习研究,这些属性包括年龄、性别、种族、民族、首选语言和婚姻状况。在种族人口统计学上,数据集包括来自三个主要群体的样本:亚洲人,有919个样本;黑人,有1...

面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

二元关系是目前知识图谱领域大规模应用的主要表示形式,其在数据集抽取与知识建模上使用更为广泛,在此基础上的研究也最为完善.二元关系虽然简单通用、使用方便,但也存在表现力不足、难以表示复杂知识的问题.复杂知识中包含多个关系和3个及以上的实体,若将此类知识拆分为多个三元组,将导致大量语义关联信息在...

JECH | 中国老年人轻度认知障碍的风险预测与分层管理:聚焦可控风险

图1.基于模拟数据的MCI风险分层策略为了评估该模型的预测性能,该团队基于安徽省老年人慢性病疾病负担与行为可控性研究,收集了安徽省四个城市(阜阳、六安、滁州和宣城)招募的研究对象的基线和两年随访数据,将数据集随机分为训练集和验证集,并使用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验和五重交叉验证三个预测指标分别评估预测模...

医学通用分割模型来了!一口气分割200多个解剖类别,发布即开源

SegVol模型架构分为4个模块:图像编码器、文本编码器、提示编码器、掩模解码器。支持文本、点、框三种交互提示,其中为防止过拟合文本编码器冻结,提示编码器则是整合三种提示的嵌入,掩模解码器使用自注意力和交叉注意力预测分割掩模。研究人员在96kCTs上对模型进行预训练,并使用伪标签解耦数据集和分割类别之间的虚假...